Кратко описано решение: нормализация в 3NF, обязательные ограничения и индексы, стратегия шардинга и рекомендации по изоляции/транзакциям в большой распределённой СУБД.

1) Проблемы исходной таблицы

Избыточность данных: CustomerName/CustomerAddress и ProductName дублируются для каждой строки заказа → update anomaly (при изменении адреса/имени/названия продукта нужно править много строк).Insertion anomaly: нельзя вставить информацию о клиенте или продукте без заказа (если модель требует записи в одной таблице).Deletion anomaly: удаление последнего заказа может удалить сведения о клиенте/товаре.Нормализация устраняет эти проблемы.

2) Декомпозиция в 3NF (предлагаемая схема)

Customers
CustomerID (PK)CustomerNameCustomerAddress (или детализировать: Street, City, Zip, ...)Products
ProductID (PK)ProductNameCurrentPrice (опционально) — текущая цена каталогаOrders
OrderID (PK)CustomerID (FK → Customers.CustomerID)OrderDate(статус заказа, delivery info и т.д. при необходимости)OrderItems (OrderDetails)
OrderID (FK → Orders.OrderID)ProductID (FK → Products.ProductID)QuantityUnitPrice — цена за единицу на момент заказа (снимок)PK: (OrderID, ProductID)

Комментарий по 3NF:

Функциональные зависимости: OrderID → OrderDate, CustomerID; ProductID → ProductName, CurrentPrice; (OrderID, ProductID) → Quantity, UnitPrice. Все неключевые атрибуты зависят только от ключей соответствующих таблиц → схема в 3NF.Декомпозиция обеспечит lossless join: Orders ⋈ OrderItems через OrderID (OrderID — ключ в Orders), и зависимость сохраняется (реализация зависимостей: CustomerID/Products и OrderItems сохраняют соответствующие FDs). Зависимости сохранены вручную: основные зависимости покрываются отдельными таблицами.

3) Сохранение целостности

Первичные и внешние ключи: FK Orders.CustomerID → Customers, OrderItems.OrderID → Orders, OrderItems.ProductID → Products.Ссылочная целостность: на одном шарде проще. Для кросс-шардовых FK либо:
использовать глобальные распределённые транзакции/2PC (дорого), либореплицировать справочники (Products/Customers) локально и проверять ссылки на уровне приложения/сервисов, либоизбегать кросс-шардовых FK проектированием шардинга (см. ниже).Ограничения целостности данных: уникальные ключи, NOT NULL, CHECK для Quantity>0 и др.История цен: сохранять UnitPrice в OrderItems — избавит от проблем с историей цен при аналитике.

4) Необходимые индексы (рекомендации)

PK образуют кластерные/основные индексы на каждой таблице.Orders: индекс (CustomerID, OrderDate) — для получения истории покупок клиента и запросов по дате.OrderItems: индекс по OrderID (часто ищут все позиции заказа) — PK покрывает это, но отдельно полезно, если PK не кластерный.Products: индекс по ProductID (PK), возможно по ProductName (для поиска) — полнотекстовый индекс если нужна поиск-по-именам.Глобальные вторичные индексы (GSI) только при необходимости — они усложняют консистентность при записи.Индексы на OrderDate (или партиционирование по дате) — ускорит аналитические запросы.Покрывающие индексы: если часто выбираются конкретные наборы полей, создайте соответствующие covering-index для уменьшения IO.Планирование: избегать индексов на постоянно изменяемых колонках, учитывать затраты на поддержание индексов при больших вставках.

5) Стратегия шардинга для крупной распределённой СУБД
Цель: минимизировать кросс-шардовые транзакции и обеспечить равномерную нагрузку.

Варианты шард-ключа и их последствия:

Шардить по CustomerID (hash по CustomerID)
Плюсы: все заказы конкретного клиента и профиль клиента локализованы на одном шарде → быстрые запросы «история клиента», проще поддерживать целостность Orders↔Customers.Минусы: горячие клиенты могут создавать «горячие шарды».Рекомендация: использовать consistent hashing + ре-балансирование, или range-with-hash hybrid.Шардить по OrderID (hash по OrderID или по OrderDate ranges)
Плюсы: равномерное распределение заказов; упрощает write-scaling по заказам.Минусы: данные клиента разбросаны по шардам (если нужны join Orders+Customers — потребуется репликация Customers или кросс-шардовый join).Гибрид/подход «co-location»
Хранить Customers и Orders четко на одном шарде (shard by CustomerID), OrderItems как колоколизированные вместе с Orders (с тем же шард-ключом). Products держать как глобально реплицируемый справочник или шардить по ProductID с read-replicas.Это уменьшает кросс-шардовые транзакции при создании заказа (информация о клиенте локально) и обработке истории.

Рекомендация для e‑commerce сценария:

Шардировать по CustomerID (hash) + реплицировать Products по всем шардам (read-only для каталога). OrderID генерировать как GUID/ULID, возможно с префиксом шарда для трассировки.Для аналитики и больших выборок использовать ETL/streaming в OLAP-кластер (хранилище/параллельная аналитика), а не выполнять тяжёлые агрегаты в OLTP шардах.

6) Транзакции и изоляция в распределённой среде
Баланс между консистентностью и производительностью.

Рекомендации:

Для большинства операций (создание заказа, чтение истории) достаточно Snapshot Isolation (SI) или Read Committed с оптимистичной обработкой конфликтов — даёт хорошую производительность и предотвращает грязные чтения.Для критичных по целостности операций (резервирование/списание количества на складе, платёжные операции) требуется строгая согласованность:
использовать сериализуемую изоляцию или реализовать application-level констрейнты (пессимистические блокировки на уровне агрегата/шарда).по возможности локализовать такие операции на одном шарде (например, шардить по ProductID для операций уменьшения запаса либо иметь централизованную службу инвентаря).Кросс-шардовые атомарные изменения:
2PC (Two-Phase Commit) даёт атомичность, но дорого и подвержен блокировкам; использовать только если необходима строгая атомарность.Для многоведомственных бизнес-операций предпочтительнее Saga pattern (компенсирующие транзакции) — даёт распределённую согласованность в конечном счёте и лучшую отказоустойчивость.Репликация и подтверждение записи:
применять кворумные записи/чтения (Raft/Paxos) для балансировки доступности и согласованности.настраиваемая согласованность чтений (strong vs eventual) в зависимости от требований.

7) Практические замечания и компромиссы

Referential integrity across shards: либо реализовать на уровне БД (если поддерживается), либо на уровне приложения/сервисов с асинхронной валидацией/соглашениями.Генерация ключей: UUID/ULID для глобальной уникальности и упрощения генерации на клиенте; но UUID ухудшает locality индекса — можно использовать шард-приписанные префиксы или комбинировать с time-ordered IDs для лучшей производительности.Репликация продуктов: чаще реплицировать справочники (Products, возможно Customers read-only snapshot) на все шарды для уменьшения cross-shard reads.Мониторинг горячих ключей, автоматическое ребалансирование, и capacity planning обязательны.

8) Пример итоговой минимальной спецификации

Таблицы: Customers(CustomerID PK, Name, Address), Products(ProductID PK, Name, CurrentPrice), Orders(OrderID PK, CustomerID FK, OrderDate), OrderItems(OrderID, ProductID, Quantity, UnitPrice, PK(OrderID,ProductID))Индексы: Orders(CustomerID, OrderDate), OrderItems(OrderID), Products(ProductName — полнотекст при необходимости), OrderDate (для временных партиций)Шардирование: shard by CustomerID; Products реплицировать; если операция критична для инвентаря — шардировать/локализовать по ProductID.Транзакции: SI/Read Committed по умолчанию; Serializable/локальные блокировки/2PC для критичных операций; Saga для долгосрочных распределённых процессов.

Если хотите, могу:

привести формальные функциональные зависимости и показать доказательство lossless-join и dependency preservation,предложить конкретную структуру индексов и партиционирования для вашей ожидаемой нагрузки (QPS/размеры) и типичных запросов,описать пример реализации создания заказа с использованием Saga или 2PC по шагам.